Referee 3은 microservice application이 실제로는 여러 서버에 분산 배포되므로 단일 서버 평가가 배포 현실을 반영하지 못한다는 점과, 커널을 확장한 기법을 제안하면서 stock Linux tiering만을 baseline으로 삼은 점을 지적하였습니다. 이에 서버를 한 대 추가하여 요청이 cross-server RPC를 거치는 분산 배포를 구성하고 (가설 A), state-of-the-art인 MEMTIS를 baseline에 포함하여 (가설 B) evaluation을 전면 재수행하고자 합니다.

가설 A는 분산 배포에서도 제안 기법이 유효한지를 확인합니다. Application은 여러 서버에 걸쳐 있지만 fast tier 경합은 각 서버 안에서 발생하므로, 서버 단위의 page placement 제어로 그 서버의 지연 기여를 줄이면 그 효과가 요청 경로를 통해 end-to-end로 전달됩니다. 즉 inter-server 배포를 반영하되 intra-server 제어만으로 end-to-end 개선이 가능함을 보이고자 합니다.

가설 B는 state-of-the-art와의 비교를 위한 것입니다. microservice는 service마다 slow-tier 배치 민감도가 달라 CXL에 남아도 성능이 유지되는 service가 존재하지만, MEMTIS의 전역 access distribution은 이 차이를 구분하지 않으므로 latency-critical 환경에서 이득 없는 migration을 발생시킵니다. Constructivism은 압력을 받는 service의 working set으로 대상을 한정하므로 더 적은 migration으로 더 낮은 p99를 달성할 것으로 예상합니다. 이는 MEMTIS의 hot page 판정이 부정확해서가 아니라, 접근 빈도가 높은 page와 end-to-end tail을 좌우하는 page가 microservice에서 일치하지 않기 때문입니다.

Hypothesis. A

Microservice가 여러 서버에 분산 배포된 환경에서도, 서버 단위의 service-aware page placement는 microservice application의 end-to-end p99를 낮추고 SLO를 만족하는 최대 RPS를 높인다.

• Application은 여러 서버에 걸쳐 분산되지만, fast tier 경합은 각 서버 안에서 발생한다.
• end-to-end 지연은 dependency graph 상의 critical path 길이에 좌우되므로, critical path 위 service의 service time과 queueing 지연을 줄이는 것이 요청 지연 감소로 이어진다 [Zhang et al., ATC 2022].
• 각 서버의 agent는 내부 신호만 관찰하지만, agent 간 상호작용 없이 서버 수에 따라 확장될 수 있다.

Hypothesis. B

서비스마다 slow tier 배치에 대한 민감도가 다르고 migration 자체가 tail latency를 해치는 마이크로서비스 환경에서, Constructivism은 page access 기반 state-of-the-art tiering (MEMTIS)보다 더 적은 page migration으로 더 낮은 end-to-end p99를 달성한다.

• 서비스마다 slow tier 배치가 end-to-end 지연에 미치는 영향은 크게 다르며, 대부분의 page가 CXL에 배치되어도 tail latency 증가가 미미한 microservice가 존재한다 [Sun et al., MICRO 2023]. 그러나 page access frequency 기반 판정은 이 차이를 구분하지 않는다.
• latency-critical 워크로드에서는 migration 자체가 tail latency를 악화시키며, 과도한 migration을 수행하는 tiering은 정적 배치보다 높은 tail latency를 보인다 [Sun et al., MICRO 2023][Liu et al., OSDI 2025].
• MEMTIS는 전역 page access 분포를 상시 추적해 hot page를 판정하지만, Constructivism의 service 단위 판정은 압력을 받는 서비스를 먼저 판단한 뒤 그 서비스만 짧게 profiling한다.

[Methodology]

Experimental Setup

• 상단 그림

What to measure

• SLO를 만족하는 최대 Requests per Seconds (RPS)
• load별 end-to-end p99 latency, page migration volume, service selection 빈도